TEDxCMU
Lorrie Faith Cranor: What’s wrong with your pa$$w0rd?
Lorrie Faith Cranor: ¿Qué hay de malo en su c0ntr@señ@?
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Lorrie Faith Cranor estudió miles de contraseñas reales para averiguar los errores más sorprendentes y más comunes que los usuarios, y los sitios seguros, cometen comprometiendo su seguridad. ¿Y cómo se pueden investigar miles de contraseñas reales sin comprometer la seguridad de ningún usuario?, se podrán preguntar... Esa es una historia en sí misma. Se trata de información secreta que vale la pena conocer, sobre todo si su contraseña es 123456...
Lorrie Faith Cranor - Security researcher
At Carnegie Mellon University, Lorrie Faith Cranor studies online privacy, usable security, phishing, spam and other research around keeping us safe online. Full bio
At Carnegie Mellon University, Lorrie Faith Cranor studies online privacy, usable security, phishing, spam and other research around keeping us safe online. Full bio
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00:12
I am a computer science and engineering
professor here at Carnegie Mellon,
professor here at Carnegie Mellon,
0
535
3445
Soy profesora de ciencias de la computación
e ingeniería aquí en Carnegie Mellon,
e ingeniería aquí en Carnegie Mellon,
00:15
and my research focuses on
usable privacy and security,
usable privacy and security,
1
3980
4248
y mi investigación se centra
en la privacidad y seguridad utilizable,
en la privacidad y seguridad utilizable,
00:20
and so my friends like to give me examples
2
8228
2768
y por ello, a mis amigos
les gusta darme ejemplos
les gusta darme ejemplos
00:22
of their frustrations with computing systems,
3
10996
2202
de sus frustraciones
con los sistemas informáticos,
con los sistemas informáticos,
00:25
especially frustrations related to
4
13198
3354
especialmente de frustraciones
relacionados con
relacionados con
00:28
unusable privacy and security.
5
16552
4112
la privacidad y la seguridad inutilizable.
00:32
So passwords are something that I hear a lot about.
6
20664
2711
Así que he oído mucho
sobre contraseñas.
sobre contraseñas.
00:35
A lot of people are frustrated with passwords,
7
23375
2880
Muchas personas se sienten
frustradas con las contraseñas,
frustradas con las contraseñas,
00:38
and it's bad enough
8
26255
1694
y es bastante lamentable
00:39
when you have to have one really good password
9
27949
2644
cuando uno debe tener
una contraseña muy buena
una contraseña muy buena
00:42
that you can remember
10
30593
1822
que pueda recordar
00:44
but nobody else is going to be able to guess.
11
32415
2894
pero que nadie pueda adivinar.
00:47
But what do you do when you have accounts
12
35309
1637
Pero ¿qué hacer
cuando se tienen cuentas
cuando se tienen cuentas
00:48
on a hundred different systems
13
36946
1808
en un centenar de diferentes sistemas
00:50
and you're supposed to have a unique password
14
38754
2276
y que a su vez se supone que
deben ser contraseñas únicas
deben ser contraseñas únicas
00:53
for each of these systems?
15
41030
3037
para cada uno de estos sistemas?
00:56
It's tough.
16
44067
2184
Es complejo.
00:58
At Carnegie Mellon, they used to make it
17
46251
1759
En Carnegie Mellon solían hacerlo
01:00
actually pretty easy for us
18
48010
1299
bastante fácil
01:01
to remember our passwords.
19
49309
1737
para que recordáramos
nuestras contraseñas.
nuestras contraseñas.
01:03
The password requirement up through 2009
20
51046
2403
El requisito hasta el 2009 para
las contraseñas era
las contraseñas era
01:05
was just that you had to have a password
21
53449
2379
que estas tuvieran
01:07
with at least one character.
22
55828
2211
al menos un carácter.
01:10
Pretty easy. But then they changed things,
23
58039
2888
Bastante fácil.
Pero luego cambiaron las cosas,
Pero luego cambiaron las cosas,
01:12
and at the end of 2009, they announced
24
60927
2670
y al final del 2009 se anunció
01:15
that we were going to have a new policy,
25
63597
2376
que íbamos a tener una nueva política,
01:17
and this new policy required
26
65973
1863
y esta nueva política precisaba
01:19
passwords that were at least eight characters long,
27
67836
2681
contraseñas que tuvieran
al menos 8 caracteres,
al menos 8 caracteres,
01:22
with an uppercase letter, lowercase letter,
28
70517
1775
con una letra mayúscula,
letra minúscula,
letra minúscula,
01:24
a digit, a symbol,
29
72292
1288
un dígito y un símbolo.
01:25
you couldn't use the same
character more than three times,
character more than three times,
30
73580
2638
No se podía utilizar
el mismo carácter más de tres veces,
el mismo carácter más de tres veces,
01:28
and it wasn't allowed to be in a dictionary.
31
76218
2434
y no podía aparecer en un diccionario.
01:30
Now, when they implemented this new policy,
32
78652
2182
Cuando implementaron
esta nueva política,
esta nueva política,
01:32
a lot of people, my colleagues and friends,
33
80834
2310
muchos de mis colegas y amigos,
01:35
came up to me and they said, "Wow,
34
83144
1854
me vinieron para decirme:
01:36
now that's really unusable.
35
84998
1512
"Ahora sí que es
realmente inservible.
realmente inservible.
01:38
Why are they doing this to us,
36
86510
1193
¿Por qué nos hacen esto
01:39
and why didn't you stop them?"
37
87703
1711
y por qué no los detuviste?"
01:41
And I said, "Well, you know what?
38
89414
1356
Y yo dije: "¿Saben qué?
01:42
They didn't ask me."
39
90770
1508
Nadie me preguntó".
01:44
But I got curious, and I decided to go talk
40
92278
3465
Pero me picó la curiosidad
y decidí ir a hablar
y decidí ir a hablar
01:47
to the people in charge of our computer systems
41
95743
1937
con las personas a cargo de
nuestros sistemas informáticos
nuestros sistemas informáticos
01:49
and find out what led them to introduce
42
97680
2831
y averiguar qué les llevó a introducir
01:52
this new policy,
43
100511
1848
esta nueva política.
01:54
and they said that the university
44
102359
1584
Y dijeron que la universidad
01:55
had joined a consortium of universities,
45
103943
2366
se había unido a un
consorcio de universidades,
consorcio de universidades,
01:58
and one of the requirements of membership
46
106309
2634
y uno de los requisitos de membresía
02:00
was that we had to have stronger passwords
47
108943
2248
era que debíamos tener
contraseñas más seguras
contraseñas más seguras
02:03
that complied with some new requirements,
48
111191
2272
que cumpliesen algunos
nuevos requisitos,
nuevos requisitos,
02:05
and these requirements were that our passwords
49
113463
2104
y estos requisitos eran
que nuestras contraseñas
que nuestras contraseñas
02:07
had to have a lot of entropy.
50
115567
1604
tenía que tener una
gran cantidad de entropía.
gran cantidad de entropía.
02:09
Now entropy is a complicated term,
51
117171
2278
La entropía es un término complicado,
02:11
but basically it measures the strength of passwords.
52
119449
2798
pero básicamente mide
la fuerza de las contraseñas.
la fuerza de las contraseñas.
02:14
But the thing is, there isn't actually
53
122247
1979
Pero el tema es que eso no es en realidad
02:16
a standard measure of entropy.
54
124226
1949
una medida estándar de entropía.
02:18
Now, the National Institute
of Standards and Technology
of Standards and Technology
55
126175
2399
El Instituto Nacional
de Estándares y Tecnología
de Estándares y Tecnología
02:20
has a set of guidelines
56
128574
1553
tiene un conjunto de directrices
02:22
which have some rules of thumb
57
130127
2568
con algunas reglas básicas
02:24
for measuring entropy,
58
132695
1440
para medir la entropía,
02:26
but they don't have anything too specific,
59
134135
2895
pero no tienen nada muy específico,
02:29
and the reason they only have rules of thumb
60
137030
2337
y la razón por la que solo
tiene reglas básicas
tiene reglas básicas
02:31
is it turns out they don't actually have any good data
61
139367
3136
es porque en realidad
no tienen buena información
no tienen buena información
02:34
on passwords.
62
142503
1520
sobre contraseñas.
02:36
In fact, their report states,
63
144023
2312
De hecho, su informe señala,
02:38
"Unfortunately, we do not have much data
64
146335
2328
"Desafortunadamente,
no tenemos mucha información
no tenemos mucha información
02:40
on the passwords users
choose under particular rules.
choose under particular rules.
65
148663
2842
sobre las contraseñas que los usuarios
eligen bajo reglas particulares.
eligen bajo reglas particulares.
02:43
NIST would like to obtain more data
66
151505
2333
Al Instituto de estándares y tecnología (NIST)
le gustaría obtener más datos
le gustaría obtener más datos
02:45
on the passwords users actually choose,
67
153838
2462
sobre las contraseñas
escogidas por los usuarios,
escogidas por los usuarios,
02:48
but system administrators
are understandably reluctant
are understandably reluctant
68
156300
2463
pero los administradores de sistemas
son comprensiblemente reacios
son comprensiblemente reacios
02:50
to reveal password data to others."
69
158763
2940
a revelar datos de las
contraseñas a externos".
contraseñas a externos".
02:53
So this is a problem, but our research group
70
161703
3097
Esto es un problema,
pero nuestro grupo de investigación
pero nuestro grupo de investigación
02:56
looked at it as an opportunity.
71
164800
2140
lo vio como una oportunidad.
02:58
We said, "Well, there's a need
for good password data.
for good password data.
72
166940
3100
Dijimos: "Hay una necesidad de
tener buenos datos sobre contraseñas.
tener buenos datos sobre contraseñas.
03:02
Maybe we can collect some good password data
73
170040
2148
Tal vez podamos recoger
algunos buenos datos sobre contraseñas
algunos buenos datos sobre contraseñas
03:04
and actually advance the state of the art here.
74
172188
2704
y de hecho avanzar
el estado actual aquí".
el estado actual aquí".
03:06
So the first thing we did is,
75
174892
1672
Así que lo primero que hicimos fue
03:08
we got a bag of candy bars
76
176564
1556
ir con una bolsa de caramelos
03:10
and we walked around campus
77
178120
1086
a dar una vuelta por el campus
03:11
and talked to students, faculty and staff,
78
179206
2798
para hablar con los estudiantes,
profesores y personal,
profesores y personal,
03:14
and asked them for information
79
182004
1530
y pedirles información
03:15
about their passwords.
80
183534
1552
sobre sus contraseñas.
03:17
Now we didn't say, "Give us your password."
81
185086
3004
No les decíamos:
"Danos tu contraseña".
"Danos tu contraseña".
03:20
No, we just asked them about their password.
82
188090
2661
Solo les preguntamos
acerca de su contraseña.
acerca de su contraseña.
03:22
How long is it? Does it have a digit?
83
190751
1478
¿Cuánto tiempo hace que la tienes?
¿Tiene algún dígito?
¿Tiene algún dígito?
03:24
Does it have a symbol?
84
192229
1068
¿Tiene un símbolo?
03:25
And were you annoyed at having to create
85
193297
2045
Y ¿te molestó tener que crear
03:27
a new one last week?
86
195342
2744
una nueva la semana pasada?
03:30
So we got results from 470 students,
87
198086
3206
Así que obtuvimos
resultados de 470 estudiantes,
resultados de 470 estudiantes,
03:33
faculty and staff,
88
201292
971
personal docente y administrativo,
03:34
and indeed we confirmed that the new policy
89
202263
2514
y de hecho se confirmó
que la nueva política
que la nueva política
03:36
was very annoying,
90
204777
1453
era muy molesta.
03:38
but we also found that people said
91
206230
1792
No obstante, también averiguamos que
03:40
they felt more secure with these new passwords.
92
208022
3130
se sentían más seguros
con estas nuevas contraseñas.
con estas nuevas contraseñas.
03:43
We found that most people knew
93
211152
2306
Averiguamos que
la mayoría de la gente sabía
la mayoría de la gente sabía
03:45
they were not supposed to
write their password down,
write their password down,
94
213458
2152
que se suponía que no
debía anotar su contraseña,
debía anotar su contraseña,
03:47
and only 13 percent of them did,
95
215610
2391
y solo el 13 % lo hizo,
03:50
but disturbingly, 80 percent of people
96
218001
2416
pero desconcertantemente, el 80 %
03:52
said they were reusing their password.
97
220417
2124
dijo que reutilizaban su contraseña.
03:54
Now, this is actually more dangerous
98
222541
1796
Ahora, esto es en realidad más peligroso
03:56
than writing your password down,
99
224337
2022
que anotar la contraseña,
03:58
because it makes you much
more susceptible to attackers.
more susceptible to attackers.
100
226359
3561
porque nos hace mucho
más vulnerables a los atacantes.
más vulnerables a los atacantes.
04:01
So if you have to, write your passwords down,
101
229920
3118
Así que si tienen que hacerlo,
anoten sus contraseñas,
anoten sus contraseñas,
04:05
but don't reuse them.
102
233038
1799
pero no la reutilicen.
04:06
We also found some interesting things
103
234837
1751
También averiguamos
algunas cosas interesantes
algunas cosas interesantes
04:08
about the symbols people use in passwords.
104
236588
2961
acerca de los símbolos que
las personas utilizan en las contraseñas.
las personas utilizan en las contraseñas.
04:11
So CMU allows 32 possible symbols,
105
239549
2799
Así CMU permite 32 posibles símbolos,
04:14
but as you can see, there's only a small number
106
242348
2433
pero como pueden ver,
solo hay un pequeño número
solo hay un pequeño número
04:16
that most people are using,
107
244781
1802
que la mayoría de la gente utiliza,
04:18
so we're not actually getting very much strength
108
246583
2941
así que no estamos consiguiendo
realmente mucha seguridad
realmente mucha seguridad
04:21
from the symbols in our passwords.
109
249524
2466
con los símbolos
en nuestras contraseñas.
en nuestras contraseñas.
04:23
So this was a really interesting study,
110
251990
2711
Así que fue un estudio muy interesante,
04:26
and now we had data from 470 people,
111
254701
2464
y ahora teníamos
los datos de 470 personas,
los datos de 470 personas,
04:29
but in the scheme of things,
112
257165
1305
pero en la situación actual
04:30
that's really not very much password data,
113
258470
2580
esos no son realmente
muchos datos de contraseñas,
muchos datos de contraseñas,
04:33
and so we looked around to see
114
261050
1445
y así miramos a nuestro alrededor
para ver
para ver
04:34
where could we find additional password data?
115
262495
2560
dónde podríamos encontrar
datos adicionales de contraseñas.
datos adicionales de contraseñas.
04:37
So it turns out there are a lot of people
116
265055
2176
Resulta que hay mucha gente
04:39
going around stealing passwords,
117
267231
2202
por ahí robando contraseñas
04:41
and they often go and post these passwords
118
269433
2477
y a menudo las publican
04:43
on the Internet.
119
271910
1337
en Internet.
04:45
So we were able to get access
120
273247
1673
Así que pudimos obtener acceso
04:46
to some of these stolen password sets.
121
274920
3970
a algunos de estos conjuntos
de contraseñas robadas.
de contraseñas robadas.
04:50
This is still not really ideal for research, though,
122
278890
2328
Sin embargo, esto todavía no es
realmente ideal para una investigación,
realmente ideal para una investigación,
04:53
because it's not entirely clear
123
281218
2037
porque no es del todo claro
04:55
where all of these passwords came from,
124
283255
2184
de dónde proceden
todas estas contraseñas,
todas estas contraseñas,
04:57
or exactly what policies were in effect
125
285439
2242
o qué políticas concretas
estaban en efecto
estaban en efecto
04:59
when people created these passwords.
126
287681
2108
cuando las personas
crearon esas contraseñas.
crearon esas contraseñas.
05:01
So we wanted to find some better source of data.
127
289789
3552
Así es que queríamos encontrar
una mejor fuente de datos.
una mejor fuente de datos.
05:05
So we decided that one thing we could do
128
293341
1634
Decidimos qué una cosa
que podríamos hacer
que podríamos hacer
05:06
is we could do a study and have people
129
294975
2129
era hacer un estudio
y que la gente
y que la gente
05:09
actually create passwords for our study.
130
297104
3240
realmente creara contraseñas
para nuestro estudio.
para nuestro estudio.
05:12
So we used a service called
Amazon Mechanical Turk,
Amazon Mechanical Turk,
131
300344
2821
Así que usamos un servicio llamado
Amazon Mechanical Turk,
Amazon Mechanical Turk,
05:15
and this is a service where you can post
132
303165
2334
que es un servicio para enviar
05:17
a small job online that takes a minute,
133
305499
2304
un pequeña tarea
que lleva un minuto,
que lleva un minuto,
05:19
a few minutes, an hour,
134
307803
1500
unos minutos, una hora,
05:21
and pay people, a penny, ten cents, a few dollars,
135
309303
2584
y paga a la gente un centavo,
diez centavos, unos dólares
diez centavos, unos dólares
05:23
to do a task for you,
136
311887
1346
por hacer la tarea por Ud.,
05:25
and then you pay them through Amazon.com.
137
313233
2122
y después se les paga a
través de Amazon.com.
través de Amazon.com.
05:27
So we paid people about 50 cents
138
315355
2294
Así que pagamos a la
gente unos 50 centavos
gente unos 50 centavos
05:29
to create a password following our rules
139
317649
2596
por crear una contraseña
siguiendo nuestras reglas
siguiendo nuestras reglas
05:32
and answering a survey,
140
320245
1410
y por responder una encuesta,
05:33
and then we paid them again to come back
141
321655
2525
y luego les pagamos de nuevo
para volver
para volver
05:36
two days later and log in
142
324180
2071
dos días más tarde
y abrir una sesión
y abrir una sesión
05:38
using their password and answering another survey.
143
326251
2574
usando su contraseña
y contestar otra encuesta.
y contestar otra encuesta.
05:40
So we did this, and we collected 5,000 passwords,
144
328825
4464
Haciendo esto,
hemos recogido 5000 contraseñas,
hemos recogido 5000 contraseñas,
05:45
and we gave people a bunch of different policies
145
333289
2695
y dimos a la gente una serie
de diferentes políticas
de diferentes políticas
05:47
to create passwords with.
146
335984
1508
para crear contraseñas.
05:49
So some people had a pretty easy policy,
147
337492
1910
Algunas personas debían aplicar
una política bastante fácil,
una política bastante fácil,
05:51
we call it Basic8,
148
339402
1539
la llamamos Basic8,
05:52
and here the only rule was that your password
149
340941
2146
y ahí la única regla es que la contraseña
05:55
had to have at least eight characters.
150
343087
3416
debía tener al menos ocho caracteres.
05:58
Then some people had a much harder policy,
151
346503
2251
Otras personas tenían que aplicar
una política mucho más dura,
una política mucho más dura,
06:00
and this was very similar to the CMU policy,
152
348754
2537
y esto era muy similar
a la política de CMU,
a la política de CMU,
06:03
that it had to have eight characters
153
351291
1934
es decir, ocho caracteres
06:05
including uppercase, lowercase, digit, symbol,
154
353225
2376
incluyendo mayúsculas,
minúsculas, dígitos, símbolo,
minúsculas, dígitos, símbolo,
06:07
and pass a dictionary check.
155
355601
2389
y pasar una verificación de diccionario.
06:09
And one of the other policies we tried,
156
357990
1335
Y una de las otras políticas que probamos,
06:11
and there were a whole bunch more,
157
359325
1270
y había un montón más,
06:12
but one of the ones we tried was called Basic16,
158
360595
2240
pero una de las que probamos
fue la llamada Basic16,
fue la llamada Basic16,
06:14
and the only requirement here
159
362835
2632
y el único requisito aquí
06:17
was that your password had
to have at least 16 characters.
to have at least 16 characters.
160
365467
3153
era que la contraseña
debía tener al menos 16 caracteres.
debía tener al menos 16 caracteres.
06:20
All right, so now we had 5,000 passwords,
161
368620
2458
Muy bien, así que ahora
teníamos 5000 contraseñas,
teníamos 5000 contraseñas,
06:23
and so we had much more detailed information.
162
371078
3563
e información mucho más detallada.
06:26
Again we see that there's only a small number
163
374641
2559
Una vez más constatamos
que la gente realmente solo usa
que la gente realmente solo usa
06:29
of symbols that people are actually using
164
377200
1915
un pequeño número de símbolos
06:31
in their passwords.
165
379115
1886
en sus contraseñas.
06:33
We also wanted to get an idea of how strong
166
381001
2599
También queríamos tener una idea de
cuánta seguridad
cuánta seguridad
06:35
the passwords were that people were creating,
167
383600
2771
ofrecían las contraseñas que
las personas creaban,
las personas creaban,
06:38
but as you may recall, there isn't a good measure
168
386371
2620
pero, como recordarán,
no es una buena medida
no es una buena medida
06:40
of password strength.
169
388991
1754
de seguridad de la contraseña.
06:42
So what we decided to do was to see
170
390745
2312
Así que decidimos ver
06:45
how long it would take to crack these passwords
171
393057
2370
el tiempo que se tardaría
en descifrar estas contraseñas
en descifrar estas contraseñas
06:47
using the best cracking tools
172
395427
1414
utilizando las mejores
herramientas de descifrado
herramientas de descifrado
06:48
that the bad guys are using,
173
396841
1808
que usan los malos,
06:50
or that we could find information about
174
398649
2016
o averiguando información al respecto
06:52
in the research literature.
175
400665
1537
en la literatura especializada.
06:54
So to give you an idea of how bad guys
176
402202
2758
Para que se hagan
una idea de cómo los chicos malos
una idea de cómo los chicos malos
06:56
go about cracking passwords,
177
404960
2170
descifran contraseñas,
06:59
they will steal a password file
178
407130
1951
ellos roban un archivo de contraseñas
07:01
that will have all of the passwords
179
409081
2153
donde están todas las contraseñas
07:03
in kind of a scrambled form, called a hash,
180
411234
2889
en una especie de formulario
codificado llamado hash,
codificado llamado hash,
07:06
and so what they'll do is they'll make a guess
181
414123
2562
y así lo que harán es una conjetura
07:08
as to what a password is,
182
416685
1712
acerca de lo que es una contraseña,
07:10
run it through a hashing function,
183
418397
1897
que se comparará con una función hash,
07:12
and see whether it matches
184
420294
1765
para ver si coincide con
07:14
the passwords they have on
their stolen password list.
their stolen password list.
185
422059
3950
las contraseñas de su lista
de contraseñas robadas.
de contraseñas robadas.
07:18
So a dumb attacker will try every password in order.
186
426009
3105
Así que un atacante tonto
tratará todas las contraseñas en orden.
tratará todas las contraseñas en orden.
07:21
They'll start with AAAAA and move on to AAAAB,
187
429114
3568
Empezarán con AAAAA
y pasarán a AAAAB,
y pasarán a AAAAB,
07:24
and this is going to take a really long time
188
432682
2418
y esto tomará mucho tiempo
07:27
before they get any passwords
189
435100
1526
antes de encontrar las contraseñas
07:28
that people are really likely to actually have.
190
436626
2697
que las personas son propensas a tener.
07:31
A smart attacker, on the other hand,
191
439323
2183
Por otra parte, un atacante astuto,
07:33
does something much more clever.
192
441506
1386
hace algo mucho más inteligente.
07:34
They look at the passwords
193
442892
1826
Miran las contraseñas
07:36
that are known to be popular
194
444718
1800
que se saben que son populares
07:38
from these stolen password sets,
195
446518
1727
a partir de estos conjuntos
de contraseñas robadas,
de contraseñas robadas,
07:40
and they guess those first.
196
448245
1189
y las adivinan en primer lugar.
07:41
So they're going to start by guessing "password,"
197
449434
2134
Así que empezaremos
adivinando "contraseña"
adivinando "contraseña"
07:43
and then they'll guess "I love you," and "monkey,"
198
451568
2751
y luego "Te amo" y "mono"
07:46
and "12345678,"
199
454319
2583
y "12345678",
07:48
because these are the passwords
200
456902
1312
porque estas son las contraseñas
07:50
that are most likely for people to have.
201
458214
1905
que con mayor probabilidad
tiene la gente.
tiene la gente.
07:52
In fact, some of you probably have these passwords.
202
460119
3261
De hecho, algunos de Uds. probablemente
tienen estas contraseñas.
tienen estas contraseñas.
07:57
So what we found
203
465191
1298
Así que lo que encontramos
07:58
by running all of these 5,000 passwords we collected
204
466489
3406
mediante la ejecución de todas
estas 5000 contraseñas recogidas
estas 5000 contraseñas recogidas
08:01
through these tests to see how strong they were,
205
469895
4106
a través de estas pruebas
para ver lo seguras que eran,
para ver lo seguras que eran,
08:06
we found that the long passwords
206
474001
2752
encontramos que las contraseñas largas
08:08
were actually pretty strong,
207
476753
1280
eran en realidad bastante seguras,
08:10
and the complex passwords were pretty strong too.
208
478033
3262
y las contraseñas complejas
eran bastante seguras también.
eran bastante seguras también.
08:13
However, when we looked at the survey data,
209
481295
2442
Sin embargo, cuando nos fijamos
en los datos del estudio,
en los datos del estudio,
08:15
we saw that people were really frustrated
210
483737
3024
vimos que la gente
estaba realmente frustrada
estaba realmente frustrada
08:18
by the very complex passwords,
211
486761
2339
por las contraseñas muy complejas,
08:21
and the long passwords were a lot more usable,
212
489100
2630
y que las contraseñas largas
eran mucho más usables,
eran mucho más usables,
08:23
and in some cases, they were actually
213
491730
1325
y, en algunos casos,
eran en realidad
eran en realidad
08:25
even stronger than the complex passwords.
214
493055
2908
incluso más seguras
que las contraseñas complejas.
que las contraseñas complejas.
08:27
So this suggests that,
215
495963
1169
Así que esto sugiere que,
08:29
instead of telling people that they need
216
497132
1703
en lugar de decirle
a la gente que necesitan
a la gente que necesitan
08:30
to put all these symbols and numbers
217
498835
1522
poner todos estos símbolos y números
08:32
and crazy things into their passwords,
218
500357
2842
y cosas locas en sus contraseñas,
08:35
we might be better off just telling people
219
503199
2022
podríamos mejorar
simplemente diciendo a la gente
simplemente diciendo a la gente
08:37
to have long passwords.
220
505221
2652
que tengan contraseñas largas.
08:39
Now here's the problem, though:
221
507873
1792
Sin embargo, aquí hay el problema,
08:41
Some people had long passwords
222
509665
2255
Algunas personas
tenían contraseñas largas
tenían contraseñas largas
08:43
that actually weren't very strong.
223
511920
1555
que en realidad no eran muy seguras.
08:45
You can make long passwords
224
513475
1997
Pueden crear contraseñas largas
08:47
that are still the sort of thing
225
515472
1556
del tipo
08:49
that an attacker could easily guess.
226
517028
1742
que un atacante
podría adivinar fácilmente.
podría adivinar fácilmente.
08:50
So we need to do more than
just say long passwords.
just say long passwords.
227
518770
3365
Así que debemos añadir algo más
a las contraseñas largas.
a las contraseñas largas.
08:54
There has to be some additional requirements,
228
522135
1936
Deben existir requisitos adicionales,
08:56
and some of our ongoing research is looking at
229
524071
2969
y nuestra investigación en curso
está mirando
está mirando
08:59
what additional requirements we should add
230
527040
2439
qué requisitos adicionales hay que añadir
09:01
to make for stronger passwords
231
529479
2104
para crear contraseñas más seguras
09:03
that also are going to be easy for people
232
531583
2312
que también sean fáciles para la gente
09:05
to remember and type.
233
533895
2698
recordar y escribir.
09:08
Another approach to getting people to have
234
536593
2126
Otra forma para lograr
que las personas tengan
que las personas tengan
09:10
stronger passwords is to use a password meter.
235
538719
2257
contraseñas más seguras
es usar un medidor de contraseña.
es usar un medidor de contraseña.
09:12
Here are some examples.
236
540976
1385
Estos son algunos ejemplos:
09:14
You may have seen these on the Internet
237
542361
1401
Puede que los hayan visto en Internet
09:15
when you were creating passwords.
238
543762
3057
al crear sus contraseñas.
09:18
We decided to do a study to find out
239
546819
2248
Decidimos hacer un estudio
para averiguar
para averiguar
09:21
whether these password meters actually work.
240
549067
2887
si estos medidores de contraseñas
realmente funcionan.
realmente funcionan.
09:23
Do they actually help people
241
551954
1421
¿Esto realmente ayuda
a las personas
a las personas
09:25
have stronger passwords,
242
553375
1453
a tener contraseñas seguras?
09:26
and if so, which ones are better?
243
554828
2086
Y si es así, ¿cuáles son mejores?
09:28
So we tested password meters that were
244
556914
2507
Así que probamos
medidores de contraseñas
medidores de contraseñas
09:31
different sizes, shapes, colors,
245
559421
2098
de diferentes tamaños,
formas, colores,
formas, colores,
09:33
different words next to them,
246
561519
1416
diferentes palabras al lado,
09:34
and we even tested one that was a dancing bunny.
247
562935
3275
y hasta probamos uno
con era un conejito bailarín.
con era un conejito bailarín.
09:38
As you type a better password,
248
566210
1582
Al escribir una mejor contraseña,
09:39
the bunny dances faster and faster.
249
567792
2539
el conejo baila cada vez más rápido.
09:42
So this was pretty fun.
250
570331
2529
Así que fue bastante divertido.
09:44
What we found
251
572860
1567
Lo que encontramos
09:46
was that password meters do work.
252
574427
3572
fue que los medidores
de contraseñas funcionan.
de contraseñas funcionan.
09:49
(Laughter)
253
577999
1801
(Risas)
09:51
Most of the password meters were actually effective,
254
579800
3333
La mayoría de los medidores de contraseñas
eran realmente eficaces,
eran realmente eficaces,
09:55
and the dancing bunny was very effective too,
255
583133
2521
y el conejo bailarín
era muy eficaz también,
era muy eficaz también,
09:57
but the password meters that were the most effective
256
585654
2881
pero los medidores de
contraseña más eficaces
contraseña más eficaces
10:00
were the ones that made you work harder
257
588535
2355
fueron los que les hicieron trabajar más
10:02
before they gave you that thumbs up and said
258
590890
1980
antes de mostrar el pulgar alzado y decir
10:04
you were doing a good job,
259
592870
1377
que estábamos haciendo
un buen trabajo,
un buen trabajo,
10:06
and in fact we found that most
260
594247
1512
y de hecho encontramos que la mayoría
10:07
of the password meters on the Internet today
261
595759
2281
de los medidores de contraseña
en Internet hoy
en Internet hoy
10:10
are too soft.
262
598040
952
son demasiado permisivos.
10:10
They tell you you're doing a good job too early,
263
598992
2203
Dicen que lo hacemos bien antes de tiempo,
10:13
and if they would just wait a little bit
264
601195
1929
y si solo esperaran un poco
10:15
before giving you that positive feedback,
265
603124
2049
antes de dar esa respuesta positiva,
10:17
you probably would have better passwords.
266
605173
3160
Uds. probablemente tendrían
mejores contraseñas.
mejores contraseñas.
10:20
Now another approach to better passwords, perhaps,
267
608333
3847
Ahora, otro enfoque
para mejorar las contraseñas, tal vez,
para mejorar las contraseñas, tal vez,
10:24
is to use pass phrases instead of passwords.
268
612180
2890
es usar frases de paso
en lugar de contraseñas.
en lugar de contraseñas.
10:27
So this was an xkcd cartoon
from a couple of years ago,
from a couple of years ago,
269
615070
3418
Este fue un dibujo animado xkcd
de hace unos años,
de hace unos años,
10:30
and the cartoonist suggests
270
618488
1674
y el dibujante sugiere
10:32
that we should all use pass phrases,
271
620162
2196
que todos debemos
utilizar frases de paso,
utilizar frases de paso,
10:34
and if you look at the second row of this cartoon,
272
622358
3170
y si nos fijamos en
la segunda fila de esta caricatura,
la segunda fila de esta caricatura,
10:37
you can see the cartoonist is suggesting
273
625528
1857
se puede ver que el dibujante sugiere
10:39
that the pass phrase "correct horse battery staple"
274
627385
3441
que la frase
"batería básica del caballo correcto"
"batería básica del caballo correcto"
10:42
would be a very strong pass phrase
275
630826
2481
sería una frase muy segura
10:45
and something really easy to remember.
276
633307
1916
y algo muy fácil de recordar.
10:47
He says, in fact, you've already remembered it.
277
635223
2797
Él dice que, de hecho,
uno ya la recuerda.
uno ya la recuerda.
10:50
And so we decided to do a research study
278
638020
2150
Así que decidimos hacer un estudio
10:52
to find out whether this was true or not.
279
640170
2592
para averiguar si esto era cierto o no.
10:54
In fact, everybody who I talk to,
280
642762
1775
De hecho, a todos con los que hablo que
10:56
who I mention I'm doing password research,
281
644537
2042
les menciono que estoy haciendo
una investigación sobre contraseñas,
una investigación sobre contraseñas,
10:58
they point out this cartoon.
282
646579
1400
señalan esta caricatura.
10:59
"Oh, have you seen it? That xkcd.
283
647979
1574
"¿Has visto esto? Ese xkcd.
11:01
Correct horse battery staple."
284
649553
1602
Batería básica del caballo correcto".
11:03
So we did the research study to see
285
651155
1806
Así que hicimos el estudio para ver
11:04
what would actually happen.
286
652961
2359
lo que realmente pasaría.
11:07
So in our study, we used Mechanical Turk again,
287
655320
3060
En nuestro estudio,
hemos utilizado Mechanical Turk de nuevo,
hemos utilizado Mechanical Turk de nuevo,
11:10
and we had the computer pick the random words
288
658380
4167
e hicimos que la computadora
recogiera palabras al azar
recogiera palabras al azar
11:14
in the pass phrase.
289
662547
1100
en la frase de paso.
11:15
Now the reason we did this
290
663647
1153
Ahora, la razón para hacerlo
11:16
is that humans are not very good
291
664800
1586
es que los humanos
no son muy buenos
no son muy buenos
11:18
at picking random words.
292
666386
1384
escogiendo palabras al azar.
11:19
If we asked a human to do it,
293
667770
1262
Si pidiéramos a un humano hacerlo,
11:21
they would pick things that were not very random.
294
669032
2998
elegirían las cosas que
no son muy arbitrarias.
no son muy arbitrarias.
11:24
So we tried a few different conditions.
295
672030
2032
Así que probamos
algunas premisas diferentes.
algunas premisas diferentes.
11:26
In one condition, the computer picked
296
674062
2090
Bajo una de las premisas
la computadora escogió
la computadora escogió
11:28
from a dictionary of the very common words
297
676152
2216
de un diccionario de
palabras muy comunes
palabras muy comunes
11:30
in the English language,
298
678368
1362
del idioma inglés,
11:31
and so you'd get pass phrases like
299
679730
1764
y así se obtendría frases de paso como
11:33
"try there three come."
300
681494
1924
"Intentemos hay tres vienen".
11:35
And we looked at that, and we said,
301
683418
1732
Y nos fijamos en eso,
y dijimos,
y dijimos,
11:37
"Well, that doesn't really seem very memorable."
302
685150
3050
"Bueno, no parece realmente
muy memorizable".
muy memorizable".
11:40
So then we tried picking words
303
688200
2240
Así que intentamos
recoger las palabras
recoger las palabras
11:42
that came from specific parts of speech,
304
690440
2521
que vinieron de partes
específicas de la conversación
específicas de la conversación
11:44
so how about noun-verb-adjective-noun.
305
692961
2182
como por ejemplo
nombre-verbo-sustantivo-adjetivo.
nombre-verbo-sustantivo-adjetivo.
11:47
That comes up with something
that's sort of sentence-like.
that's sort of sentence-like.
306
695143
2577
Eso está relacionado con algo que es
una especie de oración.
una especie de oración.
11:49
So you can get a pass phrase like
307
697720
2070
Así que Uds. pueden
obtener una frase como
obtener una frase como
11:51
"plan builds sure power"
308
699790
1308
"plan construye poder seguro".
11:53
or "end determines red drug."
309
701098
2786
o "final determina drogas rojas".
11:55
And these seemed a little bit more memorable,
310
703884
2676
Y estas parecían
un poco más memorizables,
un poco más memorizables,
11:58
and maybe people would like those a little bit better.
311
706560
2822
y tal vez a la gente le gustarían más.
12:01
We wanted to compare them with passwords,
312
709382
2572
Queríamos compararlas
con las contraseñas,
con las contraseñas,
12:03
and so we had the computer
pick random passwords,
pick random passwords,
313
711954
3196
y teníamos la computadora
para escoger contraseñas aleatorias,
para escoger contraseñas aleatorias,
12:07
and these were nice and short, but as you can see,
314
715150
1990
y estas eran agradables y cortas,
pero como pueden ver,
pero como pueden ver,
12:09
they don't really look very memorable.
315
717140
2806
en realidad,
no parecen muy memorizables.
no parecen muy memorizables.
12:11
And then we decided to try something called
316
719946
1396
Y entonces decidimos
probar algo llamado
probar algo llamado
12:13
a pronounceable password.
317
721342
1646
contraseña pronunciable.
12:14
So here the computer picks random syllables
318
722988
2245
Así que aquí la computadora
recoge sílabas al azar
recoge sílabas al azar
12:17
and puts them together
319
725233
1134
y las pone une
12:18
so you have something sort of pronounceable,
320
726367
2475
para obtener algo pronunciable,
12:20
like "tufritvi" and "vadasabi."
321
728842
2602
como "tufritvi" y "vadasabi".
12:23
That one kind of rolls off your tongue.
322
731444
2147
Eso fluye en la lengua.
12:25
So these were random passwords that were
323
733591
2216
Así que eran contraseñas
aleatorias
aleatorias
12:27
generated by our computer.
324
735807
2744
generadas por nuestra computadora
12:30
So what we found in this study was that, surprisingly,
325
738551
2978
Lo que encontramos en este estudio
fue que, sorprendentemente,
fue que, sorprendentemente,
12:33
pass phrases were not actually all that good.
326
741529
3768
utilizar frases no era,
en realidad, tan bueno.
en realidad, tan bueno.
12:37
People were not really better at remembering
327
745297
2793
La gente no recordaba mejor
12:40
the pass phrases than these random passwords,
328
748090
2953
las frases de paso
que estas contraseñas aleatorias,
que estas contraseñas aleatorias,
12:43
and because the pass phrases are longer,
329
751043
2754
y como las frases de paso
son más largas,
son más largas,
12:45
they took longer to type
330
753797
1226
se precisa más tiempo
para escribirlas
para escribirlas
12:47
and people made more errors while typing them in.
331
755023
3010
y la gente cometía más errores
al escribirlas.
al escribirlas.
12:50
So it's not really a clear win for pass phrases.
332
758033
3227
Así que no es realmente una victoria clara
para las frases de paso.
para las frases de paso.
12:53
Sorry, all of you xkcd fans.
333
761260
3345
Perdón por todos
los fans de xkcd.
los fans de xkcd.
12:56
On the other hand, we did find
334
764605
1892
Por otro lado, averiguamos
12:58
that pronounceable passwords
335
766497
1804
que las contraseñas pronunciables
13:00
worked surprisingly well,
336
768301
1471
funcionaron sorprendentemente bien,
13:01
and so we actually are doing some more research
337
769772
2418
por eso estamos profundizando más
13:04
to see if we can make that
approach work even better.
approach work even better.
338
772190
3195
para ver si podemos hacer
que este enfoque sea aún mejor.
que este enfoque sea aún mejor.
13:07
So one of the problems
339
775385
1812
Uno de los problemas
13:09
with some of the studies that we've done
340
777197
1623
con algunos de los estudios realizados
13:10
is that because they're all done
341
778820
1683
es que, debido a que está todo hecho,
13:12
using Mechanical Turk,
342
780503
1590
usando Mechanical Turk,
13:14
these are not people's real passwords.
343
782093
1812
no se trata de contraseñas
reales de la gente.
reales de la gente.
13:15
They're the passwords that they created
344
783905
2105
Son las claves que
13:18
or the computer created for them for our study.
345
786010
2495
la computadora ha creado para ellos
para nuestro estudio.
para nuestro estudio.
13:20
And we wanted to know whether people
346
788505
1568
Y lo que queríamos
saber es si la gente
saber es si la gente
13:22
would actually behave the same way
347
790073
2312
en realidad se comportaría
de la misma forma
de la misma forma
13:24
with their real passwords.
348
792385
2227
con sus contraseñas reales.
13:26
So we talked to the information
security office at Carnegie Mellon
security office at Carnegie Mellon
349
794612
3681
Así que hablamos con la oficina de
seguridad informática en Carnegie Mellon
seguridad informática en Carnegie Mellon
13:30
and asked them if we could
have everybody's real passwords.
have everybody's real passwords.
350
798293
3803
y preguntamos si podíamos obtener
contraseñas reales de todo el mundo.
contraseñas reales de todo el mundo.
13:34
Not surprisingly, they were a little bit reluctant
351
802096
1754
No es de extrañar,
que fueran un poco reticentes
que fueran un poco reticentes
13:35
to share them with us,
352
803850
1550
de dárnoslas,
13:37
but we were actually able to work out
353
805400
1810
pero estábamos realmente
dispuestos a elaborar
dispuestos a elaborar
13:39
a system with them
354
807210
1040
un sistema con ellos
13:40
where they put all of the real passwords
355
808250
2109
donde poner todas
las contraseñas reales
las contraseñas reales
13:42
for 25,000 CMU students, faculty and staff,
356
810359
3091
de 25 000 estudiantes de CMU,
profesores y personal,
profesores y personal,
13:45
into a locked computer in a locked room,
357
813450
2448
en una computadora bloqueada
en una habitación cerrada,
en una habitación cerrada,
13:47
not connected to the Internet,
358
815898
1394
sin conexión a Internet,
13:49
and they ran code on it that we wrote
359
817292
1848
para ejecutar el código
que escribimos
que escribimos
13:51
to analyze these passwords.
360
819140
2152
para analizar estas contraseñas.
13:53
They audited our code.
361
821292
1326
Auditaron nuestro código.
13:54
They ran the code.
362
822618
1312
Ejecutaron el código.
13:55
And so we never actually saw
363
823930
1738
Y así nunca, en realidad, vimos
13:57
anybody's password.
364
825668
2817
las contraseñas de nadie.
14:00
We got some interesting results,
365
828485
1515
Obtuvimos algunos
resultados interesantes,
resultados interesantes,
14:02
and those of you Tepper students in the back
366
830000
1696
y aquellos de Uds. estudiantes
de Tepper de atrás
de Tepper de atrás
14:03
will be very interested in this.
367
831696
2875
estarán muy interesados en esto.
14:06
So we found that the passwords created
368
834571
3731
Así nos encontramos con que
las contraseñas creadas
las contraseñas creadas
14:10
by people affiliated with the
school of computer science
school of computer science
369
838302
2158
por las personas afiliadas
a la escuela de ciencias de la computación
a la escuela de ciencias de la computación
14:12
were actually 1.8 times stronger
370
840460
2324
en realidad eran 1,8 veces más seguras
14:14
than those affiliated with the business school.
371
842784
3738
que las de los afiliados a
la escuela de negocios.
la escuela de negocios.
14:18
We have lots of other really interesting
372
846522
2040
Tenemos también información
14:20
demographic information as well.
373
848562
2238
demográfica muy interesante.
14:22
The other interesting thing that we found
374
850800
1846
Otra cosa interesante
que encontramos
que encontramos
14:24
is that when we compared
the Carnegie Mellon passwords
the Carnegie Mellon passwords
375
852646
2440
es que al comparar
las contraseñas de Carnegie Mellon
las contraseñas de Carnegie Mellon
14:27
to the Mechanical Turk-generated passwords,
376
855086
2283
con las contraseñas
generadas por Mechanical Turk,
generadas por Mechanical Turk,
14:29
there was actually a lot of similarities,
377
857369
2619
había una gran cantidad de similitudes,
14:31
and so this helped validate our research method
378
859988
1948
y así que esto ayudó a validar
nuestro método de investigación
nuestro método de investigación
14:33
and show that actually, collecting passwords
379
861936
2510
y mostrar que en realidad,
la recogida de contraseñas
la recogida de contraseñas
14:36
using these Mechanical Turk studies
380
864446
1808
utilizando estos estudios
de Mechanical Turk
de Mechanical Turk
14:38
is actually a valid way to study passwords.
381
866254
2788
es en realidad una forma válida
para estudiar las contraseñas.
para estudiar las contraseñas.
14:41
So that was good news.
382
869042
2285
Así que fue una buena noticia.
14:43
Okay, I want to close by talking about
383
871327
2414
Bien, quiero cerrar hablando de
14:45
some insights I gained while on sabbatical
384
873741
2068
algunas ideas que tuve
durante mi año sabático
durante mi año sabático
14:47
last year in the Carnegie Mellon art school.
385
875809
3201
el año pasado en la escuela de arte
de Carnegie Mellon.
de Carnegie Mellon.
14:51
One of the things that I did
386
879010
1281
Una de las cosas que hice
14:52
is I made a number of quilts,
387
880291
1524
es una serie de edredones,
14:53
and I made this quilt here.
388
881815
1548
y he hecho este edredón de aquí.
14:55
It's called "Security Blanket."
389
883363
1899
Se llama "Manta de Seguridad".
14:57
(Laughter)
390
885262
2431
(Risas)
14:59
And this quilt has the 1,000
391
887693
3095
Este edredón tiene las 1000
15:02
most frequent passwords stolen
392
890788
2328
contraseñas robadas con más frecuencia
15:05
from the RockYou website.
393
893116
2571
del sitio web RockYou.
15:07
And the size of the passwords is proportional
394
895687
2061
El tamaño de las
contraseñas es proporcional
contraseñas es proporcional
15:09
to how frequently they appeared
395
897748
1901
a la frecuencia con que aparecían
15:11
in the stolen dataset.
396
899649
2248
en el conjunto de datos robados.
15:13
And what I did is I created this word cloud,
397
901897
2632
Lo que hice es crear
esta nube de palabras,
esta nube de palabras,
15:16
and I went through all 1,000 words,
398
904529
2132
y examiné todas las 1000 palabras,
15:18
and I categorized them into
399
906661
1795
y las categoricé en
15:20
loose thematic categories.
400
908456
2380
categorías temáticas sueltas.
15:22
And it was, in some cases,
401
910836
1903
Y, en algunos casos,
15:24
it was kind of difficult to figure out
402
912739
2038
era un poco difícil de entender
15:26
what category they should be in,
403
914777
1755
en qué categoría debían estar
15:28
and then I color-coded them.
404
916532
1899
y entonces las identifiqué por colores.
15:30
So here are some examples of the difficulty.
405
918431
2619
Así que estos son algunos ejemplos
de la dificultad.
de la dificultad.
15:33
So "justin."
406
921050
1181
Digamos "justin".
15:34
Is that the name of the user,
407
922231
1829
¿Es ese el nombre del usuario,
15:36
their boyfriend, their son?
408
924060
1322
su novio, su hijo?
15:37
Maybe they're a Justin Bieber fan.
409
925382
2888
Tal vez son un fan de Justin Bieber.
15:40
Or "princess."
410
928270
2225
O "princesa".
15:42
Is that a nickname?
411
930495
1635
¿Es un apodo?
15:44
Are they Disney princess fans?
412
932130
1595
¿Son fans de las princesas de Disney?
15:45
Or maybe that's the name of their cat.
413
933725
3694
O tal vez ese es el nombre de su gato.
15:49
"Iloveyou" appears many times
414
937419
1655
"Iloveyou" aparece muchas veces
15:51
in many different languages.
415
939074
1545
en muchos idiomas diferentes.
15:52
There's a lot of love in these passwords.
416
940619
3735
Hay mucho amor
en estas contraseñas.
en estas contraseñas.
15:56
If you look carefully, you'll see there's also
417
944354
1680
Si miran atentamente,
verán que hay también
verán que hay también
15:58
some profanity,
418
946034
2267
algunas palabras soeces,
16:00
but it was really interesting to me to see
419
948301
1950
pero lo que fue realmente
interesante ver para mí
interesante ver para mí
16:02
that there's a lot more love than hate
420
950251
2307
es que hay mucho
más amor que odio
más amor que odio
16:04
in these passwords.
421
952558
2292
en estas contraseñas.
16:06
And there are animals,
422
954850
1490
Y hay animales,
16:08
a lot of animals,
423
956340
1360
una gran cantidad de animales,
16:09
and "monkey" is the most common animal
424
957700
2304
y "mono" es el animal más común
16:12
and the 14th most popular password overall.
425
960004
3675
y la 14 contraseña más popular.
16:15
And this was really curious to me,
426
963679
2231
Y esto fue realmente curioso para mí,
16:17
and I wondered, "Why are monkeys so popular?"
427
965910
2523
y me pregunté:
"¿Por qué son tan populares los monos?"
"¿Por qué son tan populares los monos?"
16:20
And so in our last password study,
428
968433
3352
Y así, en nuestro último
estudio sobre contraseñas,
estudio sobre contraseñas,
16:23
any time we detected somebody
429
971785
1686
cuando detectamos que alguien
16:25
creating a password with the word "monkey" in it,
430
973471
2649
crea una contraseña
usando "mono",
usando "mono",
16:28
we asked them why they had
a monkey in their password.
a monkey in their password.
431
976120
3030
les preguntamos por qué tenían
un mono en su contraseña.
un mono en su contraseña.
16:31
And what we found out --
432
979150
1910
Y lo que averiguamos...
16:33
we found 17 people so far, I think,
433
981060
2103
encontramos 17 personas
hasta el momento
hasta el momento
16:35
who have the word "monkey" --
434
983163
1283
que tienen la palabra "mono"...
16:36
We found out about a third of them said
435
984446
1812
Encontramos que un tercio de ellos dijo
16:38
they have a pet named "monkey"
436
986258
1740
que tienen una mascota llamada "mono"
16:39
or a friend whose nickname is "monkey,"
437
987998
2291
o un amigo cuyo apodo es "mono"
16:42
and about a third of them said
438
990289
1660
y alrededor de un tercio de ellos dijo
16:43
that they just like monkeys
439
991949
1533
simplemente que le gustan los monos
16:45
and monkeys are really cute.
440
993482
1638
y que los monos son muy lindos.
16:47
And that guy is really cute.
441
995120
3639
Y ese joven es muy lindo.
16:50
So it seems that at the end of the day,
442
998759
3408
Así, parece que al final,
16:54
when we make passwords,
443
1002167
1783
cuando hacemos las contraseñas,
16:55
we either make something that's really easy
444
1003950
1974
hacemos algo que o es muy fácil
16:57
to type, a common pattern,
445
1005924
3009
de escribir, un patrón común,
17:00
or things that remind us of the word password
446
1008933
2486
o cosas que nos recuerdan
a la palabra contraseña
a la palabra contraseña
17:03
or the account that we've created the password for,
447
1011419
3312
o a la cuenta para la que hemos
creado la contraseña,
creado la contraseña,
17:06
or whatever.
448
1014731
2617
o lo que sea.
17:09
Or we think about things that make us happy,
449
1017348
2642
O pensamos acerca de las
cosas que nos hacen felices,
cosas que nos hacen felices,
17:11
and we create our password
450
1019990
1304
y creamos nuestra contraseña
17:13
based on things that make us happy.
451
1021294
2238
basados en las cosas
que nos hacen felices.
que nos hacen felices.
17:15
And while this makes typing
452
1023532
2863
Y si bien esto facilita la escritura
17:18
and remembering your password more fun,
453
1026395
2870
y recordarla es más divertido,
17:21
it also makes it a lot easier
454
1029265
1807
también hace que sea mucho más fácil
17:23
to guess your password.
455
1031072
1506
descifrar la contraseña.
17:24
So I know a lot of these TED Talks
456
1032578
1748
Así que sé que un montón
de estas charlas TED
de estas charlas TED
17:26
are inspirational
457
1034326
1634
son fuente de inspiración
17:27
and they make you think about nice, happy things,
458
1035960
2461
y hacen pensar sobre
cosas agradables y felices,
cosas agradables y felices,
17:30
but when you're creating your password,
459
1038421
1897
pero cuando estén
creando su contraseña,
creando su contraseña,
17:32
try to think about something else.
460
1040318
1991
traten de pensar en otra cosa.
17:34
Thank you.
461
1042309
1107
Gracias.
17:35
(Applause)
462
1043416
553
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Lorrie Faith Cranor - Security researcherAt Carnegie Mellon University, Lorrie Faith Cranor studies online privacy, usable security, phishing, spam and other research around keeping us safe online.
Why you should listen
Lorrie Faith Cranor is an Associate Professor of Computer Science and of Engineering and Public Policy at Carnegie Mellon University, where she is director of the CyLab Usable Privacy and Security Laboratory (CUPS) and co-director of the MSIT-Privacy Engineering masters program. She is also a co-founder of Wombat Security Technologies, Inc. She has authored over 100 research papers on online privacy, usable security, phishing, spam, electronic voting, anonymous publishing, and other topics.
Cranor plays a key role in building the usable privacy and security research community, having co-edited the seminal book Security and Usability and founded the Symposium On Usable Privacy and Security (SOUPS). She also chaired the Platform for Privacy Preferences Project (P3P) Specification Working Group at the W3C and authored the book Web Privacy with P3P. She has served on a number of boards, including the Electronic Frontier Foundation Board of Directors, and on the editorial boards of several journals. In 2003 she was named one of the top 100 innovators 35 or younger by Technology Review.
Lorrie Faith Cranor | Speaker | TED.com